医学病理图片(SVS格式)的格式转换与显示——python实现
最近在公司一直忙于做svs文件的處理工作，期間看了很多的博客還有國外的一些api文檔，感覺稍微有了點了解，所以打算寫下這篇博客記錄這段時間的工作情況;
SVS文件是什么？
最開始拿到SVS文件一臉懵逼的，這貨長這樣(在windows下可以用Aperio ImageScope這個開源軟件打開)：
我現在接觸的這種圖片的大小一般在60M-1.5G之間，可以將圖片放大到20倍左右，上面的這張圖片來自于網站https://openslide.org/demo/，支持網頁在線查看，有興趣小伙伴可以去這個網站看看。當圖片放大到最大分辨率時，可以看到組織里面的每一個細胞，可以說真的非常高清了。
SVS文件如何轉存成通用格式（保持高分辨率）？這里以上面鏈接里面的 CMU-1-JP2K-33005.svs 文件為例，文件大小為：132.6M
我首先想到了opencv，因為圖片處理這一塊opencv比較方便。但是令我想不到的是，opencv竟然讀取的時候就出錯了“ cv2.error: OpenCV(3.4.2) /io/opencv/modules/imgcodecs/src/loadsave.cpp:74: error: (-215:Assertion failed) pixels <= (1<<30) in function 'validateInputImageSize' ”，說明svs文件大小超出范圍，于是我只能換其他方法。
然后我google了很多方法（注：以下很多網站都得翻墻...）：
1. OpenSlide(openslide-python): https://openslide.org/
OpenSlide這是一個開源C庫，有python的接口，很好用。具體的openslide的使用，大家可以自行百度，這里有一個不錯的鏈接：https://blog.csdn.net/weixin_41787032/article/details/79817926
不得不說，openslide對于病理圖片的切片處理還是很不錯的，但是要想把保存整張高分辨率圖片，我很驚訝地發現，圖片的大小以倍數增加（使用tiff格式存儲，大概擴大了十倍，但是如果以jpg格式的話，圖片確實會很小，但是是屬于有損壓縮，這里并沒有選擇。話說png也是個不錯的選擇），因為我取的是 level=0下的dimensions，這樣可以保持圖片的最大分辨率，但是與此同時，如果圖片再大一點或者電腦的性能略低的話，電腦就有可能卡死，或者報MemoryError的錯誤，于是我放棄了繼續使用openslide。下面是我的代碼，很簡單：
import openslide import numpy as np import scipy.misctest = openslide.open_slide('test.svs')img = np.array(test.read_region((0, 0), 0, test.dimensions)) scipy.misc.imsave('test.tif', img)2. libvips(pyvips): http://jcupitt.github.io/libvips/API/current/Examples.md.html
libvips也是一個C庫，但是也有python接口，叫pyvips，使用方法請查看官方文檔：https://libvips.github.io/pyvips/。
這個方法有點無腦了，直接讀取然后存儲，一點兒都不拖泥帶水。但是問題是，存儲后的圖片大小變得特別大，但是不會出現存儲不了的情況，也就是不會出現內存錯誤之類的現象而導致存儲失敗。下面是我的代碼：
import pyvipsimg = pyvips.Image.new_from_file('test.svs', access='sequential') img.write_to_file('test.tif')3. reaConverter（windows軟件，支持命令行批量操作）
這是一款windos下的軟件，可以支持多種格式的圖片自動轉換，這是鏈接：https://www.reaconverter.com/convert/svs_to_tiff.html。問題是，轉換過后的圖片大小依然非常大，而且轉換時間很長，每一樣都是我所不能接受的。而且，軟件也是付費的，傷不起。。。（軟件長這個樣子）
其實，對于svs文件的高分辨率存儲，我現在也還是沒有太好的解決辦法。我現在所能存儲的結果都是，文件變得特別大，這樣對于存儲以及后續的處理都非常麻煩，所以我們研究了一下，還是決定對svs文件進行切片處理，然后進行識別等一系列操作，存儲這一環節就被省略掉了。如果大家有什么好的建議不妨探討一下；
SVS文件的顯示
這里我就直接說方法了，也就是很牛掰的Deep Zoom。微軟有一個軟件叫做DeepZoomComposer，原理和這個一樣，可以實現將一張高清大圖分成好幾個分辨率下的小圖，并且小圖是由一張張小的切片組成的，下面是這種圖片的效果（左邊是縮略圖，右邊是最大分辨率下眼睛部位的圖片）：
既然這么牛掰的技術，python肯定也會有相應的api的。有很多庫都支持deep zoom，像：openslide，py_wsi，pyvips等等，不過這里我還是要用pyvips，不為什么，只是因為簡單無腦。。。下面是將svs文件轉換成dzi文件格式保存：
import pyvipsimg = pyvips.Image.new_from_file('test.svs', access='sequential') img.dzsave('test')執行以上代碼后，會生成兩份文件，分別是：test.dzi，test_files，前者是單個文件，后者是一個文件夾，里面存儲了svs文件不同分辨率下的切片，test.dzi里面的文件內容如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <Image xmlns="http://schemas.microsoft.com/deepzoom/2008"Format="jpeg"Overlap="1"TileSize="254"><Size Height="32893"Width="46000"/> </Image>要想將dzi文件展示出來，有一個java庫叫做OpenSeaDragon（https://openseadragon.github.io/examples/tilesource-dzi/），將OpenSeaDragon下載下來并解壓放在任何一個你喜歡的本地文件夾中，重命名為：openseadragon。此外還需要一個html文件（源自：https://blog.csdn.net/qianqianyixiao1/article/details/50420398），這里起名為test.html，內容如下：
<!DOCTYPE html> <html lang='en'><head><meta charset='UTF-8'><title>OpenSeadragon_Demo0</title><script src='../openseadragon.min.js'></script> </head><body><div id='openSeadragon1' style='width:1850px; height:960px;'></div> </body><script type='text/javascript'>OpenSeadragon({id: 'openSeadragon1',prefixUrl: '../images/',tileSources: {Image: {xmlns: 'http://schemas.microsoft.com/deepzoom/2008',Url: './test_files/',Overlap: '1',TileSize: '254',Format: 'jpeg',Size: {Height: '32893',Width: '46000'}}}}); </script></html>記得將里面的數據替換成dzi文件里面的數據，然后就可以將test.dzi文件刪除了。然后將test.html和test_files文件夾置于同一目錄（這里我的目錄起名為：zoomFiles）下，然后放入到openseadragon文件夾中（下圖所示），然后你就可以點擊test.html文件，在網頁里就能得到顯示對應的結果了（如下圖所示，最后一張為文件存放規則）。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的医学病理图片(SVS格式)的格式转换与显示——python实现的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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